2014年業績一覧

査読付原著論文

  1. Chang, C.-C., S.-C. Yang, and C. Keppenne, 2014: Applications of the mean re-recentering scheme to improve typhoon track prediction: A case study of typhoon Nanmadol (2011). JMSJ Ser.II, 92 No. 6, 559-584. doi:10.2151/jmsj.2014-604
  2. Terasaki, K., and T. Miyoshi, 2014: Data Assimilation with Error-Correlated and Non-Orthogonal Observations: Experiments with the Lorenz-96 Model. SOLA, 10, 210-213. doi:10.2151/sola.2014-044
  3. Kotsuki, S., K. Terasaki, and T. Miyoshi, 2014: GPM/DPR Precipitation Compared with a 3.5-km-resolution NICAM Simulation. SOLA, 10, 204-209. doi:10.2151/sola.2014-043
  4. Yang, S.-C., S.-Y. Chen, S.-H. Chen, C.-Y. Huang and C.-S. Chen, 2013: Evaluating the impact of the COSMIC-RO bending angle data on predicting the heavy precipitation episode on 16 June 2008 during SoWMEX-IOP8. Mon. Wea. Rev., 142, 4139–4163. doi:10.1175/MWR-D-13-00275.1
  5. Satoh, M., H. Tomita, H. Yashiro, H. Miura, C. Kodama, T. Seiki, A. Noda, Y. Yamada, D. Goto, M. Sawada, T. Miyoshi, Y. Niwa, M. Hara, T. Ohno, S. Iga, T. Arakawa, T. Inoue, H. Kubokawa, 2014: The non-hydrostatic icosahedral atmospheric model: description and development. Progress in Earth and Planetary Science, 1, 18. doi:10.1186/s40645-014-0018-1
  6. Otsuka, S., M. Takeshita, and S. Yoden, 2014: A numerical experiment on the formation of the tropopause inversion layer associated with an explosive cyclogenesis: Possible role of gravity waves. Progress in Earth and Planetary Science, 1, 19. doi:10.1186/s40645-014-0019-0
  7. Miyoshi, T., K. Kondo, and T. Imamura, 2014: The 10240-member ensemble Kalman filtering with an intermediate AGCM. Geophysical Research Letters, 41, 5264–5271. doi:10.1002/2014GL060863
  8. Yoshimura, K., T. Miyoshi, and M. Kanamitsu, 2014: Observation System Simulation Experiments Using Water Vapor Isotope Information. J. Geophys. Res., 119. doi:10.1002/2014JD021662
  9. Matsuoka, S., H. Sato, O. Tatebe, F. Takatsu, M. A. Jabri, M. Koibuchi, I. Fujiwara, S. Suzuki, M. Kakuta, T. Ishida, Y. Akiyama, T. Suzumura, K. Ueno, H. Kanezashi, and T. Miyoshi, 2014: Extreme Big Data (EBD): Next Generation Big Data Infrastructure Technologies Towards Yottabyte/Year. Supercomputing Frontiers and Innovations, 1, No.2, 89-107. doi:10.14529/jsfi140206
  10. Yoden, S., K. Ishioka, D. Durran, T. Enomoto, Y. Hayashi, T. Miyoshi, and M. Yamada, 2014: Theoretical Aspects of Variability and Predictability in Weather and Climate Systems. Bull. Amer. Meteor. Soc., 95, 1101-1104. doi:10.1175/BAMS-D-14-00009.1
  11. Cecelski, S. F., D.-L. Zhang, and T. Miyoshi, 2014: Genesis of Hurricane Julia, 2010: within an African Easterly Wave: Developing and Non-Developing Members from WRF-LETKF Ensemble Forecasts. J. Atmos. Sci., 71, 2763-2781. doi:10.1175/JAS-D-13-0187.1
  12. 牛山朋來・佐山敬洋・岩見洋一・三好建正, 2014: 2011年台風12号・15号を対象としたアンサンブル降雨流出予測実験. 河川技術論文集, 20, 455-460.
  13. Huang, Z-K, Z. Peng, H-N Liu, M-G Zhang, X-G Ma, S-C Yang, S-D Lee, and S-Y Kim, 2014: Development of CMAQ for East Asia CO2 data assimilation under an EnKF framework: a first result. Chinese Science Bulletin, 59.25, 3200-3208. doi:10.1007/s11434-014-0348-9
  14. 島 伸一郎・長谷川晃一・草野完也, 2014: エアロゾル生成率の増加が引き起こす積雲-層雲転移に関する予備的数値実験. 低温科学, 第72巻「雲とエアロゾルをつなぐ観測とモデリング」, 249-264. http://hdl.handle.net/2115/55063
  15. Tsai, C.-C., S.-C. Yang, and Y.-C. Liou, 2014: Improving Short-Term QPFs with a WRF-LETKF Radar Data assimilation system: OSSEs on Typhoon Morakot (2009). Tellus A, 66, 21804. doi:10.3402/tellusa.v66.21804
  16. 小槻峻司・田中賢治, 2013: 衛星観測植生指標を活用した全球農事暦プロダクトの高精度化. 土木学会論文集B1(水工学), 70, 259-264.
  17. Watanabe, S., Y. Hirabayashi, S. Kotsuki, N. Hanasaki, K. Tanaka, C.M.R. Mateo, M. Kiguchi, E. Ikoma, S. Kanae, T. Oki, 2014: Application of performance metrics to climate models for projecting future river discharge in the Chao Phraya River basin. Hydrological Research Letters, 8, 33-38. doi:10.3178/hrl.8.33
  18. Kotsuki, S., K. Tanaka, and S. Watanabe, 2014: Projected hydrological changes and their consistency under future climate in the Chao Phraya River Basin using multi-model and multi-scenario of CMIP5 dataset. Hydrological Research Letters, 8, 27-32. doi:10.3178/hrl.8.27

その他の論文/報告

  1. 立澤史郎・荒木田葉月, 2014: 北極環境研究の長期構想 5章「現在進行中の地球温暖化に伴う北極の急激な環境変化を解き明かす」:テーマ7「北極環境変化の社会への影響」- Q2「地球温暖化に起因する陸域環境の変化による影響は?」- b. 植生変化・野生動物・家畜 」. 北極環境研究コンソーシアム(JCAR), p83. http://www.jcar.org/documents/longterm20140918_05_07.pdf
  2. 荒木田葉月・立澤史郎, 2014: 北極環境研究の長期構想 6章「生物多様性を中心とする環境変化を解き明かす」:テーマ8「陸域生態系と生物多様性への影響」- Q3「北極陸域生態系の変化が動物や気候に与える影響はどうなるか?」. 北極環境研究コンソーシアム(JCAR), p95-96. http://www.jcar.org/documents/longterm20140918_06_01.pdf
  3. 島伸一郎, 2014: 雲の物理学入門 (第57回物性若手夏の学校:集中ゼミ「超水滴法による雲形成・降水の精密シミュレーションとその応用」) 物性研究, 3, 033210. Available Online HERE
  4. 小槻峻司・田中賢治, 2014: 西アフリカ乾燥域におけるAMSR-E土壌水分プロダクトと陸面過程モデル解析値の比較. 2013年土壌水分ワークショップ論文集, pp.33-36.

招待講演

  1. 三好建正: ビッグデータ時代のデータ同化. 第14回PCクラスタシンポジウム, 東京, 2014年12月12日.
  2. 三好建正: 「ビッグデータ同化」でゲリラ豪雨に挑む. 第37回情報化学討論会, 豊橋, 2014年11月28日.
  3. 三好健正: データ同化の今後の展望. 日本気象学会地球観測衛星研究連絡会, 福岡, 2014年10月23日.
  4. 三好健正: 「ビッグデータ同化」でゲリラ豪雨に挑む. パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 幕張, 2014年10月9日.
  5. Miyoshi, T.: Big Data Assimilation" Revolutionizing Weather Prediction. 13th Japan Science and Technology Agency (JST) Advisory Committee Meeting (第13回JST運営会議), Kyoto, Japan, 3rd October 2014.
  6. Miyoshi, T.: Big Data Assimilation"revolutionizing severe weather forecasting. Workshop on perspectives in computational climate science and 7th OFES International Workshop, Aizu-wakamatsu, Japan, 2nd October 2014.
  7. Miyoshi, T.: Big Data Assimilation"revolutionizing severe weather forecasting. Joint Workshop of 6th International Workshop on Global Cloud Resolving Modeling and 3rd International Workshop on Nonhydrostatic Numerical Models, Kobe, Japan, 25th September, 2014.
  8. 島伸一郎: 次世代エクサ級スパコンによるゲリラ豪雨予測に向けた気象モデルの開発. 兵庫県立大学知の交流シンポジウム2014, 姫路, 2014年9月24日.
  9. 三好健正: ビッグデータ時代のデータ同化. Grid Consortium Japan 神戸セミナー「健康長寿とビッグデータ」, 神戸, 2014年9月12日.
  10. 三好健正: ビッグデータ同化. 東京大学大気海洋研究所国際沿岸海洋研究センター共同利用研究集会「中緯度気象・気候研究の現状と展望」, 東京大学, 東京, 2014年8月27日.
  11. Miyoshi, T., M. Kunii, J. Ruiz, H. Seko, S. Satoh, T. Ushio, Y. Ishikawa, H. Tomita, K. Bessho: Recent activities on "Big Data Assimilation" in Japan. WWOSC 2014, Session SCI-PS137, Montreal, Canada, 18th August 2014.
  12. 三好健正: DPR降水量プロダクトとNICAM3.5kmシミュレーションの比較. DPR Quick Evaluation Team (QET)会合, 東京, 2014年7月24日.
  13. Miyoshi, T.: "Big Data Assimilation" for Revolutionizing Weather Prediction. The 53rd IDC HPC User Forum, Kobe, Japan, 16th July 2014.
  14. 三好建正・別所 康太郎・瀬古 弘・富田 浩文・佐藤 晋介・牛尾 知雄・石川 裕: 「ビッグデータ同化」によるゲリラ豪雨予測に向けて. 画像電子学会年次大会, 東京, 2014年6月30日.
  15. Miyoshi, T.: Numerical Weather Prediction and 'Big Data Assimilation', International HPC Summer School 2014, Budapest, Hungary, 3rd June 2014.
  16. Miyoshi, T.: Recent activities on 'Big Data Assimilation' in Japan. The 6th EnKF Workshop, Buffalo, NY, USA, 21st May 2014.
  17. Terasaki, K. and T. Miyoshi: Data assimilations with correlated observation errors and non-orthogonal observation operator. ESA-DA workshop on correlated errors in data assimilation, University of Reading, Reading, UK, 24th April 2014.
  18. S. Shima: Preliminary numerical study on the cumulus-stratus transition induced by the increase of formation rate of aerosols. Workshop on Space Climate, Solar Terrestrial Environment Laboratory, Nagoya University, Japan, 3rd April 2014.
  19. Miyoshi, T.: Ensemble Kalman Filter in Meteorology and "Big Data Assimilation. Mathematical Science on Big Data Assimilation in Meteorology, Kyoto, Japan, 19th Mar 2014.
  20. 三好建正: ビッグデータ同化. 地球流体データ解析・数値計算ワークショップ, 神戸, 2014年3月11日.
  21. 三好建正 ゲリラ豪雨予測. TEDxSannomiya, 神戸, 2014年3月9日.
  22. 三好建正: 「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証. ビッグデータ利活用に関する国際動向, 東京, 2014年3月4日.
  23. Miyoshi, T.: Exploring Multi-scale and Model-error Treatments in Ensemble Data Assimilation. International Symposium on Data Assimilation 2014, Munich, Germany, 26th Feb 2014.
  24. 三好建正: 観測データとシミュレーションに基づくゲリラ豪雨予測研究. 画像電子学会第9回安全な暮らしのための情報技術研究会, 東京, 2014年1月31日.

受賞

  1. 三好建正: 平成26年度科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞「地球環境シミュレーションにおけるデータ同化の研究」. 2014年4月15日.
  2. 芳村 圭・三好建正・金光正郎: 平成25年度水工学論文賞「アンサンブルカルマンフィルタを用いた水同位体比データ同化に向けた理想化実験」. 2014年3月4日.

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